Comment concilier l’offre et la demande sur le marché du travail ? Au travers des outils de « matching » les sites d’emploi tentent tant bien que mal de coller aux réalités du terrain.
Pour autant, 300 000 postes seraient non pourvus en France alors que Pôle emploi compte 5,75 millions d’inscrits. En brassant un grand volume de données, le big data pourrait réduire cette incongruité.
C’est le pari de Randstad. L’entreprise de travail temporaire présentait, en septembre, un outil d’aide à la décision qui vise à révéler la partie cachée du marché du travail et à favoriser la mobilité en cartographiant les compétences sur un bassin d’emploi donné.
Réunir l’offre et la demande
Une entreprise sait ainsi si les ressources qu’elle recherche sont disponibles localement. Une personne en recherche d’emploi se voit, de son côté, proposer une liste de métiers basée non pas sur sa profession d’origine, mais sur un ensemble de compétences transférables qui peuvent le conduire à une reconversion.
Quelles sont, par exemple, les passerelles pour passer de fraiseur à tourneur [voir graphique ci-dessous] ?
Pour cela, Randstad France croise sa base de 3 millions de CV et son référentiel interne de compétences, aux millions d’offres d’emploi qu’elle « crawle » en continu sur les job boards et le portail pole-emploi.fr.
Une corrélation enrichie par les données publiques placées en open data comme celles de l’Insee.
Le groupe a travaillé avec Oracle pour l’infrastructure (Hadoop) et Capgemini pour le développement de la solution.
Directeur de l’organisation, des SI et de la qualité (DOSI) de Randstad France, Christophe Montagnon explique la genèse du projet.
ITespresso : Quelle approche a présidé à ce projet de big data ?
Christophe Montagnon : Elle diffère des outils classiques de matching. Nous avons cherché un
Notre projet big data tourne autour de l’ontologie de ces savoir-faire. Une fois ce travail fait, il est possible de cartographier les besoins exprimés. A cela nous ajoutons une dimension territoriale. Est-ce que ce bassin dispose de cette compétence ou non ? »
ITespresso.fr : Quels enseignements les entreprises peuvent-elles tirer ?
Christophe Montagnon :
Si j’élargis le spectre ou agrandis le territoire qu’est-ce que cela donne ? La datavisualisation permet de voir les tensions sur un métier donné, commune par commune, voire par quartier.
ITespresso.fr : Au-delà des entreprises, à quels acteurs cette cartographie s’adresse ?
Christophe Montagnon : « Elle peut intéresser les collectivités territoriales en renforçant l’attractivité de leur territoire. Entreprises, installez-vous chez nous, les compétences que vous recherchez sont ici.
On pense également aux organismes de formation. Ils peuvent répondre au manque crucial d’une compétence sur un bassin. »
ITespresso.fr : Autre projet numérique, Randstad lançait, en mars, une plateforme qui permet à une entreprise de réaliser en ligne l’ensemble des démarches…
Christophe Montagnon : « C’est l’aboutissement d’un long cheminement. Nous avions déjà dématérialisé la partie administrative et contractuelle avec la signature électronique. Randstad Direct offre un parcours sans couture, de la recherche du candidat au paiement sécurisé en passant par l’édition du contrat de travail et du bulletin de paie. Par la qualité de nos processus, l’employeur est assuré d’être à 100 % en conformité [voir la vidéo explicative].
La cible de la plateforme, ce sont les TPE-PME, faiblement utilisatrices des services d’intérim. Elles hésitent à franchir la porte d’une agence, redoutent la complexité administrative. Avec Randstad Direct, nous visons la facilité du service.
Tout se fait en ligne. L’employeur n’est pas contraint par les horaires d’une agence. Il a un accès direct à plus de 160 000 candidats évalués par nos soins.
ITespresso.fr : Quel est l’apport du big data dans cette plateforme ?
Christophe Montagnon : L’entreprise cliente confectionne en quelque sorte son propre algorithme. Elle définit tout d’abord une fiche de poste. Qu’est-ce qui est important chez moi pour sur ce type de travail ? Une fois ces critères sauvegardés, l’algorithme se personnalise de mission en mission. Elle aura aussi des intérimaires favoris. L’idée est de gagner du temps et de tendre vers le temps réel.
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